Park Jae-Hyung;Lee Jung-Mi;Kim Jeong-Tae;Ryu Yeon-Sun
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.459-466
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2006
The objective of this study is to improve the accuracy of damage detection using natural frequency and modal strain energy. The following approaches are used to achieve the goal. First, modal strain energy is introduced and newly GA-based damage detection technique using natural frequency and modal strain energy is proposed. Next, to verify efficiency of the proposed technique, damage scenarios for free-free beams are designed and the vibration modal tests as damage cases are conducted. Finally, feasibility of proposed technique is verified in comparison with a GA-based damage detection technique using natural frequency and mode shape.
Structural damage detection, damage localization and severity estimation of jacket platforms, based on calculating modal strain energy is presented in this paper. In the structure, damage often causes a loss of stiffness in some elements, so modal parameters; mode shapes and natural frequencies, in the damaged structure are different from the undamaged state. Geometrical location of damage is detected by computing modal strain energy change ratio (MSECR) for each structural element, which elements with higher MSECR are suspected to be damaged. For each suspected damaged element, by computing cross-modal strain energy (CMSE), damage severity as the stiffness reduction factor -that represented the ratios between the element stiffness changes to the undamaged element stiffness- is estimated. Numerical studies are demonstrated for a three dimensional, single bay, four stories frame of the existing jacket platform, based on the synthetic data that generated from finite element model. It is observed that this method can be used for damage detection of this kind of structures.
Noting that damage occurrence of offshore jacket platforms is concentrated in two structural regions that are in the vicinity of still water surface and close to the seabed, a damage detection method by using only partial measurement of vibration in a suspect region was presented in this paper, which can not only locate damaged members but also evaluate damage severities. Then employing an experiment platform model under white-noise ground excitation by shaking table and using modal parameters of the first three modes identified by a scalar-type ARMA method on undamaged and damaged structures, the feasibility of the damage detection method was discussed. Modal parameters from eigenvalue analysis on the structural FEM model were also used to help the discussions. It is demonstrated that the damage detection algorithm is feasible on damage location and severity evaluation for broken slanted braces and it is robust against the errors of baseline FEM model to real structure when the principal errors is formed by difference of modal frequencies. It is also found that Z-value changes of modal shapes also play a role in the precise detection of damage.
Damage detection in structures using the change of modal parameters (modal shapes and natural frequencies) has achieved satisfactory results. However, as modal shapes and natural frequencies alone may not provide enough information to accurately detect damages. Therefore, a hybrid singular value decomposition and deep belief network approach is developed to effectively identify damages in aluminum plate structures. Firstly, damage locations are determined using singular value decomposition (SVD) to reveal the singularities of measured displacement modal shapes. Secondly, using experimental modal analysis (EMA) to measure the natural frequencies of damaged aluminum plates as inputs, deep belief network (DBN) is employed to search damage severities from the damage evaluation database, which are calculated using finite element method (FEM). Both simulations and experimental investigations are performed to evaluate the performance of the presented hybrid method. Several damage cases in a simply supported aluminum plate show that the presented method is effective to identify multiple damages in aluminum plates with reasonable precision.
In the paper, the authors propose the application of operational deflection shapes (ODS) for the detection of structural changes in technical objects. The ODS matrix is used to formulate the spatial filter that is further used for damage detection as a classical modal filter (Meirovitch and Baruh 1982, Zhang et al. 1990). The advantage of the approach lies in the fact that no modal analysis is required, even on the reference spatial filter formulation and other components apart from structural ones can be filtered (e.g. harmonics of rotational velocity). The proposed methodology was tested experimentally on a laboratory stand, a frame-like structure, excited from two sources: an impact hammer, which provided a wide-band excitation of all modes, and an electro-dynamic shaker, which simulated a harmonic component in the output spectra. The damage detection capabilities of the proposed method were tested by changing the structural properties of the model and comparing the results with the original ones. The quantitative assessment of damage was performed by employing a damage index (DI) calculation. Comparison of the output of the ODS filter and the classical modal filter is also presented and analyzed in the paper. The closing section of the paper describes the verification of the method on a real structure - a road viaduct.
Damage detection based on dynamic characteristics of a structure is one of important roles in structural damage identification. It is difficult to detect local structural damage using traditional dynamic experimental methods due to a limited number of sensors used in an experiment. In this work, a non-contact test stand of fan blades is established, and a full-field noncontact test method, combined with three-dimensional digital image correlation, Bayesian operational modal analysis, and damage indices, is used to detect local damage of a fan blade under ambient excitation without use of baseline information before structural damage. The methodology is applied to detect invisible local damage on the fan blade. Such a method has a seemingly high potential as an alternative to detect local damage of blades with complex high-precision surfaces under extreme working conditions because it is a noncontact test method and can be used under ambient excitation without human participation.
Limited, noisy data in vibration testing is a hindrance to the development of structural damage detection. This paper presents a method for optimizing sensor placement and performing damage detection using finite element model updating. Sensitivity analysis of the modal flexibility matrix determines the optimal sensor locations for collecting information on structural damage. The optimal sensor locations require the instrumentation of only a limited number of degrees of freedom. Using noisy modal data from only these limited sensor locations, a method based on model updating and changes in the flexibility matrix successfully determines the location and severity of the imposed damage in numerical simulations. In addition, a steel cantilever beam experiment performed in the laboratory that considered the effects of model error and noise tested the validity of the method. The results show that the proposed approach effectively and robustly detects structural damage using limited, optimal sensor information.
A series of experimental tests have been performed on a tube beam in which artificial damage is applied in order to address damage detectability using modal analysis. Modal parameters considered are frequency, displacement mode shape and strain mode shape CoMAC(Coordinate Modal Assurance Criterion) and Modal Vector Error have been adopted for presenting the change of displacement mode shape and strain mode shape. It is revealed strain mode shape is the most sensitive to damage.
Park, Seung-Hee;Yi, Jin-Hak;Lee, Jong-Jae;Yun, Chung-Bang;Noh, Yong-Rae
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.10a
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pp.549-555
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2003
The objective of かis study is to investigate the feasibility of piezoelectric transducers as a damage detection system for civil infrastructures. There have been considerable amount of efforts by the modal analysis community to localize damage and evaluate its severity without looking at a reliable way to excite the structure. The detection of damages by modal analysis and similar vibration techniques depends upon the knowledge and estimation of various modal parameters. In addition to the associated difficulties, such low-frequency dynamic response based techniques fail to detect incipient damages. Smart piezoelectric ceramic (PZT) transducers which act as both actuators and sensors in a self-analyzing manner are emerging to be effective in non-parametric health monitoring of structural systems. In this paper, we present the results of an experimental study for the detection of damages using smart PZT transducers on the steel plate. The method of extracting the impedance characteristics of the PZT transducer, which is electro-mechanically coupled to the host structure, is adopted for damage detection. Two damages are simulated and assessed by the bonded PZT transducers for characterization. The experimental results verified the efficacy of the proposed approach and provided a demonstration of good robustness at the realistic steel structures, emphasizing the great potential for developing an automated in situ structural health monitoring system for application to large civil infrastructures without the need to blow the modal parameters.
Modal parameters of a structure are commonly used quantities for system identification and damage detection. With a limited number of studies on the statistics assessment of modal parameters, this paper presents procedures to properly account for the uncertainties present in the process of extracting modal parameters. Particularly, this paper focuses on how to deal with the measurement error in an ambient vibration test and the modeling error resulting from a modal parameter extraction process. A bootstrap approach is adopted, when an ensemble of a limited number of noised time-history response recordings is available. To estimate the modeling error associated with the extraction process, a model prediction expansion approach is adopted where the modeling error is considered as an "adjustment" to the prediction obtained from the extraction process. The proposed procedures can be further incorporated into the probabilistic analysis of applications where the modal parameters are used. This study considers the effects of the measurement and modeling errors and can provide guidance in allocating resources to improve the estimation accuracy of the modal data. As an illustration, the proposed procedures are applied to extract the modal data of a damaged beam, and the extracted modal data are used to detect potential damage locations using a damage detection method. It is shown that the variability in the modal parameters can be considered to be quite low due to the measurement and modeling errors; however, this low variability has a significant impact on the damage detection results for the studied beam.
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